OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L'insegnamento si propone di  fornire competenze di analisi quantitativa dei fenomeni economici e sociali e per l’utilizzo di un software di analisi statistica dei dati.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Conoscenza e comprensione: Gli studenti conosceranno la sintassi di R, i tipi di variabili, le principali librerie per la gestione e l'analisi dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Gli studenti saranno in grado di importare dati su R, di svolgere le principali operazioni di gestione dei dati, di effettuare analisi di tipo descrittivo utilizzando le funzioni di R.

Autonomia di giudizio: Gli studenti devono saper utilizzare sia sul piano concettuale che su quello operativo le conoscenze acquisite con autonoma capacità di valutazione e con abilità nei diversi contesti applicativi.

Abilità comunicative: Gli studenti acquisiranno il linguaggio tecnico tipico della disciplina per comunicare in modo chiaro e senza ambiguità con interlocutori specialisti e non specialisti.

Capacità di apprendimento: Gli studenti svilupperanno adeguate capacità di apprendimento che consentano loro di continuare ad approfondire in modo autonomo la materia.

Relazione dell’insegnamento con gli altri insegnamenti del corso: Gli argomenti trattati in questo insegnamento consentiranno agli studenti di interpretare adeguatamente dati numerici nel contesto di altre discipline.

PREREQUISITI

Si richiede la conoscenza degli elementi di statistica descrittiva oggetto della prima parte del programma dell'insegnamento di Statistica.

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni ed esercitazioni con uso del computer. In ragione dei suoi specifici obiettivi formativi, l'insegnamento è a frequenza obbligatoria.

PROGRAMMA/CONTENUTO

1. Introduzione a R e Rstudio

2. Tipi di dato in R: vettori, matrici, data.frame

3. Uso delle librerie e principali librerie di R

4. Importazione dei dati in R

5. Manipolazione dei dati in R

6. Rappresentazioni grafiche in R

7. Tabelle di contingenza in R

8. Regressione lineare in R

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Materiale fornito dal docente.

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

CORRADO LAGAZIO (Presidente)

MARTA NAI RUSCONE

FABIO RAPALLO (Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

Febbraio 2024

Orari delle lezioni

L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile all'indirizzo EasyAcademy.

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

La valutazione è basata sulla realizzazione e successiva discussione di un piccolo progetto di gestione e analisi dei dati in R

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Il progetto è costruito in modo da valutare da un lato la capacità dello studente di applicare quanto appreso, dall'altro la sua autonomia nell'utilizzo degli strumenti computazionali utilizzati durante le lezioni.

Calendario appelli